制作每列与其他列的比率的数据框答案

【问题标题】：Make data frame with ratios of every column against every other制作每列与其他列的比率的数据框
【发布时间】：2018-03-09 14:57:10
【问题描述】：

这类似于但不完全相同：calculate ratios for every 2 columns in a data frame

我有一个数据框，我想在其中计算每一列与其他列的比率（一个方向可以，我不需要两个方向。）

df <- bind_cols(x = c(1, 2, 3), y = c(2, 3, 4), z = c(3, 4, 5))

ratios_df <- df %>% 
  mutate(x_y = x/y,
         x_z = x/z,
         y_z = y/z) %>% 
  select(-c(x:z))

如何使用更自动化的方法来生成 ratios_df？

【问题讨论】：

标签： r loops dataframe

【解决方案1】：

您可以使用combn 将列组合在一起，然后将第一个与第二个分开：

combn(df, 2, function(x) x[[1]] / x[[2]])
          [,1]      [,2]      [,3]
[1,] 0.5000000 0.3333333 0.6666667
[2,] 0.6666667 0.5000000 0.7500000
[3,] 0.7500000 0.6000000 0.8000000

您也可以添加名称：

nam = combn(names(df),2,paste,collapse="_")
`colnames<-`(combn(df,2,function(x)x[[1]]/x[[2]]),nam)
           x_y       x_z       y_z
[1,] 0.5000000 0.3333333 0.6666667
[2,] 0.6666667 0.5000000 0.7500000
[3,] 0.7500000 0.6000000 0.8000000

【讨论】：

我不知道您可以像这样 (+1) 将 data.frame 直接传递给combn。这种行为是否记录在案？ help(combn) 建议 x 应该是一个向量，这是典型的用法。
我确实通过了名单。从来没有读过文档。使用参数simplify=F，您可以看到传递的对象是如何组合的。这将使您知道如何操作它

【解决方案2】：

library(dplyr)

df <- bind_cols(x = c(1, 2, 3), y = c(2, 3, 4), z = c(3, 4, 5))

df_ratios <- as.data.frame(lapply(df, function(x) x/df))
df_ratios
# x.x       x.y       x.z      y.x y.y       y.z      z.x      z.y z.z
# 1   1 0.5000000 0.3333333 2.000000   1 0.6666667 3.000000 1.500000   1
# 2   1 0.6666667 0.5000000 1.500000   1 0.7500000 2.000000 1.333333   1
# 3   1 0.7500000 0.6000000 1.333333   1 0.8000000 1.666667 1.250000   1

df_ratios <- df_ratios[, sapply(strsplit(colnames(df_ratios), "\\."), function(x) x[1] > x[2])]
# y.x      z.x      z.y
# 1 2.000000 3.000000 1.500000
# 2 1.500000 2.000000 1.333333
# 3 1.333333 1.666667 1.250000

【讨论】：

又好又简单！如何清理它以仅具有独特的关系？我不需要倒数（如 x/z 和 z/x），也不需要身份（x/x）。

【解决方案3】：

另一种方法是先使用combn创建组合，然后进行计算：

combos <- combn(names(df), 2, simplify = FALSE)

l2 <- lapply(combos, function(x) df[[ x[1] ]] / df[[ x[2] ]])

ratios_df <- setNames(as.data.frame(l2), sapply(l, paste, collapse = '_'))

给出：

> ratios_df
        x_y       x_z       y_z
1 0.5000000 0.3333333 0.6666667
2 0.6666667 0.5000000 0.7500000
3 0.7500000 0.6000000 0.8000000

【讨论】：